Indicadores individuales: Medicina Complementaria (2019-2024)

Análisis de datos del Ministerio de Salud (MINSA)

Author

Subdirección de Medicina Complementaria (SUMEC-CENSI)

Published

December 11, 2025

Note

Instrucciones: Todos los gráficos a continuación incluyen una pestaña llamada “Datos Fuente”. Haga clic en ella para ver la tabla y descargar la información en Excel.

1. Perfil del Usuario

Distribución por edad y género de los usuarios atendidos en Medicina Complementaria.

Code

# 1. Definimos el orden lógico deseado
orden_ciclo <- c("Niño", "Adolescente", "Adulto", "Adulto Mayor")

# 2. Definimos los colores específicos (Mapeo Seguro)
# F = Fucsia/DeepPink (#FF1493), M = Azul Marino (#000080)
colores_sexo <- c("F" = "#FF1493", "M" = "#000080")

# 3. Preparamos los datos
perfil_sexo_edad <- df_ind %>%
  filter(!is.na(ciclo_vida)) %>% 
  mutate(
    # Forzamos el orden en el gráfico
    ciclo_vida = factor(ciclo_vida, levels = orden_ciclo) 
  ) %>%
  group_by(sexo, ciclo_vida) %>%
  summarise(Atendidos = n_distinct(ID_paciente), .groups = 'drop')

# 4. Generamos el gráfico con colores personalizados
plot_ly(perfil_sexo_edad, 
        x = ~ciclo_vida, 
        y = ~Atendidos, 
        color = ~sexo, 
        colors = colores_sexo, # <--- AQUÍ SE APLICA EL COLOR
        type = 'bar') %>%
  layout(
    title = "Atendidos Únicos por Etapa de Vida y Sexo", 
    barmode = 'group',
    xaxis = list(title = "Ciclo de Vida"), 
    yaxis = list(title = "Número de Pacientes"),
    legend = list(title = list(text = "Sexo"))
  )

Code

make_download_table(perfil_sexo_edad, "perfil_sexo_edad")

2. Distribución por Etnia y por financiador

Por Grupo Étnico

Gráfico
Datos Fuente

Code

# 1. Agrupar por Pacientes Únicos
resumen_etnia <- df_sociodemo %>%
  group_by(Grupo_Etnico) %>%
  summarise(Atendidos = n_distinct(ID_paciente)) %>%
  arrange(desc(Atendidos)) # Ordenar de mayor a menor

# 2. Gráfico
plot_ly(resumen_etnia, 
        x = ~Atendidos, 
        y = ~reorder(Grupo_Etnico, Atendidos), # Reorder para que salga ordenado visualmente
        type = 'bar', 
        marker = list(color = '#2c3e50')) %>% # Un color sobrio (azul oscuro grisáceo)
  layout(
    title = "Pacientes Únicos según Autoidentificación Étnica",
    xaxis = list(title = "Número de Pacientes"),
    yaxis = list(title = ""),
    margin = list(l = 150) # Margen izquierdo extra para leer las etiquetas largas
  )

Code

make_download_table(resumen_etnia, "resumen_etnia")

Por financiamiento

Gráfico
Datos Fuente

Code

# 1. Agrupar
resumen_financiador <- df_sociodemo %>%
  group_by(Nombre_Financiador) %>%
  summarise(Atendidos = n_distinct(ID_paciente)) %>%
  arrange(desc(Atendidos))

# 2. Gráfico
plot_ly(resumen_financiador, 
        x = ~Atendidos, 
        y = ~reorder(Nombre_Financiador, Atendidos), 
        type = 'bar',
        marker = list(color = '#27ae60')) %>% # Verde (asociado a financiamiento)
  layout(
    title = "Pacientes Únicos según Fuente de Financiamiento (IAFAS)",
    xaxis = list(title = "Número de Pacientes"),
    yaxis = list(title = "")
  )

Code

make_download_table(resumen_financiador, "resumen_financiador")

Financiamiento y étnia

Gráfico
Datos Fuente

Code

# 1. Agrupación Doble (Etnia + Financiador)
resumen_combinado <- df_sociodemo %>%
  group_by(Grupo_Etnico, Nombre_Financiador) %>%
  summarise(Atendidos = n_distinct(ID_paciente), .groups = 'drop')

# 2. Gráfico de Barras Apiladas (Stacked)
plot_ly(resumen_combinado, 
        x = ~Atendidos, 
        y = ~Grupo_Etnico, 
        color = ~Nombre_Financiador, 
        type = 'bar') %>%
  layout(
    title = "Distribución de Financiador por Grupo Étnico",
    barmode = 'stack', # Apilado para ver la composición
    xaxis = list(title = "Número de Pacientes"),
    yaxis = list(title = "", categoryorder = "total ascending"), # Ordena las barras por el total
    legend = list(title = list(text = "Financiador"))
  )

Code

make_download_table(resumen_combinado, "resumen_combinado_etnia_financiador")

3. Morbilidad y Procedimientos

Procedimientos más frecuentes

Gráfico
Datos Fuente

Code

#| label: plot-procedimientos-categoria
#| warning: false

# 1. PROCESAMIENTO: Categorización de Códigos
df_procedimientos <- df_ind %>%
  mutate(
    # Aseguramos que codigo sea texto para evitar errores de comparación
    codigo_str = as.character(codigo),
    
    Categoria_Procedimiento = case_when(
      codigo_str %in% c("97810", "97811") ~ "Acupuntura",
      codigo_str %in% c("97813", "97814") ~ "Electroacupuntura",
      codigo_str %in% c("U903") ~ "Terapia Mente-cuerpo",
      codigo_str %in% c("90861") ~ "Terapia de relajación",
      codigo_str %in% c("90880") ~ "Sesión de hipnoterapia",
      codigo_str %in% c("90849") ~ "Psicoterapia grupal (múltiples familias)",
      codigo_str %in% c("90857") ~ "Psicoterapia interactiva de grupo",
      codigo_str %in% c("U900") ~ "Terapia Neural",
      codigo_str %in% c("U902") ~ "Reflexología",
      codigo_str %in% c("U904") ~ "Homeopatía",
      codigo_str %in% c("U907") ~ "Terapia Floral",
      codigo_str %in% c("U908") ~ "Bioenergética",
      codigo_str %in% c("U906") ~ "Trofoterapia",
      codigo_str %in% c("U905") ~ "Fitoterapia",
      codigo_str %in% c("97022") ~ "Hidroterapia",
      codigo_str %in% c("98925", "98926", "98927", "98928", "98929") ~ "Osteopatía",
      codigo_str %in% c("98940", "98941", "98942", "98943") ~ "Quiropraxia",
      codigo_str %in% c("97124") ~ "Masoterapia",
      codigo_str %in% c("Z5102", "U901") ~ "Laserterapia",
      codigo_str %in% c("U080") ~ "Consejería en Med. Complem.",
      TRUE ~ NA_character_ # Todo lo que no esté en la lista será NA
    )
  ) %>%
  # Filtramos solo los que coincidieron con tu lista (Excluyendo NAs)
  filter(!is.na(Categoria_Procedimiento))

# 2. AGREGACIÓN: Conteo de PERSONAS ÚNICAS (Atendidos)
resumen_procedimientos <- df_procedimientos %>%
  group_by(Categoria_Procedimiento) %>%
  summarise(Atendidos = n_distinct(ID_paciente)) %>%
  arrange(desc(Atendidos)) # Ordenar de mayor a menor

# 3. VISUALIZACIÓN
plot_ly(resumen_procedimientos, 
        x = ~Atendidos, 
        y = ~reorder(Categoria_Procedimiento, Atendidos), # Ordena las barras
        type = 'bar', 
        orientation = 'h', # Gráfico Horizontal (Mejor para nombres largos)
        marker = list(color = '#8e44ad')) %>% # Color Violeta/Morado distintivo
  layout(
    title = "Personas Atendidas por Tipo de Procedimiento",
    xaxis = list(title = "Número de Personas Únicas"),
    yaxis = list(title = ""),
    margin = list(l = 150) # Margen izquierdo extra para que se lean los nombres
  )

Code

make_download_table(resumen_procedimientos, "resumen_procedimientos_categoria")

Evolución de la Cartera de Servicios

Grafico
Datos Fuente

Este gráfico muestra el “peso” porcentual de cada terapia por año.

Code

# 1. PREPARACIÓN DE DATOS
# Reutilizamos la lógica de categorías, pero agrupamos por AÑO también
df_evolucion <- df_ind %>%
  mutate(
    codigo_str = as.character(codigo),
    Categoria_Procedimiento = case_when(
      codigo_str %in% c("97810", "97811") ~ "Acupuntura",
      codigo_str %in% c("97813", "97814") ~ "Electroacupuntura",
      codigo_str %in% c("U903") ~ "Terapia Mente-cuerpo",
      codigo_str %in% c("90861") ~ "Terapia de relajación",
      codigo_str %in% c("90880") ~ "Hipnoterapia",
      codigo_str %in% c("90849") ~ "Psicoterapia grupal",
      codigo_str %in% c("90857") ~ "Psicoterapia interactiva",
      codigo_str %in% c("U900") ~ "Terapia Neural",
      codigo_str %in% c("U902") ~ "Reflexología",
      codigo_str %in% c("U904") ~ "Homeopatía",
      codigo_str %in% c("U907") ~ "Terapia Floral",
      codigo_str %in% c("U908") ~ "Bioenergética",
      codigo_str %in% c("U906") ~ "Trofoterapia",
      codigo_str %in% c("U905") ~ "Fitoterapia",
      codigo_str %in% c("97022") ~ "Hidroterapia",
      codigo_str %in% c("98925", "98926", "98927", "98928", "98929") ~ "Osteopatía",
      codigo_str %in% c("98940", "98941", "98942", "98943") ~ "Quiropraxia",
      codigo_str %in% c("97124") ~ "Masoterapia",
      codigo_str %in% c("Z5102", "U901") ~ "Laserterapia",
      codigo_str %in% c("U080") ~ "Consejería Med. Comp.",
      TRUE ~ NA_character_
    )
  ) %>%
  filter(!is.na(Categoria_Procedimiento)) %>%
  # Agrupamos por Año y Categoría
  group_by(ano, Categoria_Procedimiento) %>%
  summarise(Atendidos = n_distinct(ID_paciente), .groups = 'drop_last') %>%
  # Calculamos el porcentaje dentro de cada año
  mutate(Porcentaje = Atendidos / sum(Atendidos))

### Mapa de Calor (Porcentaje de Participación)

# Aseguramos que los datos estén listos (si ya corriste el bloque anterior, esto ya existe)
# Pero por seguridad, definimos el texto del tooltip aquí
df_heatmap <- df_evolucion %>%
  mutate(
    Texto_Tooltip = paste0(
      "<b>Año:</b> ", ano,
      "<br><b>Terapia:</b> ", Categoria_Procedimiento,
      "<br><b>Participación:</b> ", scales::percent(Porcentaje, accuracy = 0.1),
      "<br><b>Pacientes:</b> ", format(Atendidos, big.mark=",")
    )
  )

plot_ly(df_heatmap, 
        x = ~ano, 
        y = ~Categoria_Procedimiento, 
        z = ~Porcentaje * 100, # Multiplicamos por 100 para que la escala de color sea 0-100
        text = ~Texto_Tooltip,
        hoverinfo = "text",
        type = 'heatmap', 
        colors = "Blues", # Escala de azules (más oscuro = mayor porcentaje)
        colorbar = list(title = "Participación (%)", ticksuffix = "%")) %>%
  layout(
    title = "Mapa de Calor: % de Participación por Terapia",
    xaxis = list(title = "", type = 'category'), 
    yaxis = list(title = ""),
    margin = list(l = 150) # Margen para leer los nombres largos
  )

Code

make_download_table(df_evolucion, "evolucion_participacion_terapia")

Morbilidad según Diagnóstico Principal

Gráfico
Datos Fuente

Code

# 1. DEFINIR LOS CÓDIGOS DE PROCEDIMIENTOS (Tu lista de exclusión/interés)
codigos_interes <- c(
  "97810", "97811", "97813", "97814", "U903", "90861", "90880", "90849", "90857", 
  "U900", "U902", "U904", "U907", "U908", "U906", "U905", "97022", 
  "98925", "98926", "98927", "98928", "98929", "98940", "98941", "98942", "98943", 
  "97124", "Z5102", "U901", "U080"
)

# 2. CREAR UN "DICCIONARIO DE CITAS"
# Identificamos qué id_cita tuvo qué procedimiento.
# Esto es mucho más rápido que procesar toda la base.

diccionario_citas_procedimientos <- df_ind %>%
  # Nos quedamos solo con las filas que tienen los procedimientos de interés
  filter(codigo %in% codigos_interes) %>%
  mutate(
    codigo_str = as.character(codigo),
    # Aplicamos tu categorización
    Categoria_Procedimiento = case_when(
      codigo_str %in% c("97810", "97811") ~ "Acupuntura",
      codigo_str %in% c("97813", "97814") ~ "Electroacupuntura",
      codigo_str %in% c("U903") ~ "Terapia Mente-cuerpo",
      codigo_str %in% c("90861") ~ "Terapia de relajación",
      codigo_str %in% c("90880") ~ "Sesión de hipnoterapia",
      codigo_str %in% c("90849") ~ "Psicoterapia grupal",
      codigo_str %in% c("90857") ~ "Psicoterapia interactiva",
      codigo_str %in% c("U900") ~ "Terapia Neural",
      codigo_str %in% c("U902") ~ "Reflexologia",
      codigo_str %in% c("U904") ~ "Homeopatia",
      codigo_str %in% c("U907") ~ "Terapia Floral",
      codigo_str %in% c("U908") ~ "Bioenergética",
      codigo_str %in% c("U906") ~ "Trofoterapia",
      codigo_str %in% c("U905") ~ "Fitoterapia",
      codigo_str %in% c("97022") ~ "Hidroterapia",
      codigo_str %in% c("98925", "98926", "98927", "98928", "98929") ~ "Osteopatía",
      codigo_str %in% c("98940", "98941", "98942", "98943") ~ "Quiropraxia",
      codigo_str %in% c("97124") ~ "Masoterapia",
      codigo_str %in% c("Z5102", "U901") ~ "Laserterapia",
      codigo_str %in% c("U080") ~ "Consejeria Med. Comp.",
      TRUE ~ "Otro Procedimiento MC"
    )
  ) %>%
  # Seleccionamos solo las llaves necesarias
  select(id_cita, Categoria_Procedimiento) %>%
  # ¡IMPORTANTE! Si en una cita hicieron 2 procedimientos, esto duplicaría filas.
  # Nos quedamos con los únicos (o podrías priorizar uno si quisieras)
  distinct(id_cita, .keep_all = TRUE)


# 3. PROPAGACIÓN Y FILTRADO
df_morbilidad_real <- df_ind %>%
  # A. Unimos con el diccionario (Left Join propagará la categoría a todas las filas de esa cita)
  left_join(diccionario_citas_procedimientos, by = "id_cita") %>%
  
  # B. FILTRADO (Exclusión)
  filter(
    # 1. Eliminamos las filas que SON los procedimientos de la lista
    !codigo %in% codigos_interes,
    
    # 2. Aseguramos que lo que queda sea un CIE-10 válido (Empieza con letra)
    # Esto limpia insumos, labconf u otros códigos numéricos que no sean de tu lista
    str_detect(codigo, "^[A-Za-z]"),
    
    # 3. (Opcional) Nos quedamos solo con las citas que SI tuvieron algun procedimiento MC
    !is.na(Categoria_Procedimiento)
  )

# --- Verificación ---
# Ahora df_morbilidad_real tiene filas como "M545" (Lumbago) 
# pero con la columna Categoria_Procedimiento llena con "Acupuntura" (si se hizo en esa cita).


# 4. CÁLCULO DEL TOP 20
top20_diagnosticos <- df_morbilidad_real %>%
  group_by(codigo) %>%
  summarise(
    Pacientes = n_distinct(ID_paciente),
    # Opcional: Podrías ver cuál fue la terapia más común para este diagnóstico
    Terapia_Principal = names(which.max(table(Categoria_Procedimiento)))
  ) %>%
  arrange(desc(Pacientes)) %>%
  head(20)

# 5. GRÁFICO
plot_ly(top20_diagnosticos, 
        x = ~Pacientes, 
        y = ~reorder(codigo, Pacientes), 
        type = 'bar', 
        orientation = 'h',
        marker = list(color = '#c0392b'), # Rojo oscuro
        text = ~paste("CIE-10:", codigo, 
                      "<br>Pacientes:", Pacientes,
                      "<br>Terapia Frecuente:", Terapia_Principal),
        hoverinfo = "text") %>%
  layout(
    title = "Top 20 Diagnósticos (Filtrando Procedimientos)",
    xaxis = list(title = "Número de Pacientes Únicos"),
    yaxis = list(title = "Código CIE-10"),
    margin = list(l = 100)
  )

Code

make_download_table(top20_diagnosticos, "top20_diagnosticos_filtrado")

4.Perfil Clínico por Terapia (Treemap)

Gráfico
Datos Fuente

Este gráfico muestra la composición clínica de cada terapia. El tamaño del recuadro representa la cantidad de pacientes.

Code

# 1. PREPARAR DATOS DE LOS "HIJOS" (Diagnósticos)
# Agrupamos, contamos y filtramos el Top 5
df_hijos <- df_morbilidad_real %>%
  group_by(Categoria_Procedimiento, codigo) %>%
  summarise(Pacientes = n_distinct(ID_paciente), .groups = 'drop') %>%
  group_by(Categoria_Procedimiento) %>%
  slice_max(Pacientes, n = 5) %>% # <--- AQUÍ LIMITAMOS A LOS 5 PRIMEROS
  ungroup() %>%
  mutate(
    # Creamos un ID único para evitar errores si el M545 se repite en varias terapias
    ids = paste(Categoria_Procedimiento, codigo, sep = "-"),
    labels = paste0(codigo, "\n(", format(Pacientes, big.mark=","), ")"),
    parents = Categoria_Procedimiento # Su padre es la Terapia
  )

# 2. PREPARAR DATOS DE LOS "PADRES" (Las Terapias)
# Calculamos la suma de sus hijos (Top 5) para que el tamaño cuadre
df_padres <- df_hijos %>%
  group_by(Categoria_Procedimiento) %>%
  summarise(Pacientes = sum(Pacientes), .groups = 'drop') %>%
  mutate(
    ids = Categoria_Procedimiento,
    labels = Categoria_Procedimiento,
    parents = "" # Los padres no tienen padre (son la raíz)
  )

# 3. UNIR TODO EN UNA SOLA TABLA
df_treemap_final <- bind_rows(df_padres, df_hijos)

# 4. GENERAR EL TREEMAP ROBUSTO
plot_ly(
  df_treemap_final,
  type = "treemap",
  ids = ~ids,                 # Identificador único técnico
  labels = ~labels,           # Lo que se lee en la caja
  parents = ~parents,         # Quién contiene a quién
  values = ~Pacientes,        # Tamaño de la caja
  branchvalues = "total",     # Importante: fuerza a que el padre sea la suma de hijos
  textinfo = "label+percent parent",
  hoverinfo = "label+value+percent parent"
) %>%
  layout(
    title = "Top 5 Diagnósticos por Terapia",
    margin = list(t=50, l=0, r=0, b=0)
  )

Code

make_download_table(df_treemap_final, "perfil_clinico_por_terapia")

5. Región de residencia de los usuarios atendidos

Gráfico
Tabla

Code

library(leaflet)
library(sf)
library(geodata)
library(dplyr)

# 1. OBTENER GEOMETRÍA DEL PERÚ (Nivel 1 = Departamentos)
# 'path = tempdir()' descarga el mapa en una carpeta temporal para no llenar tu proyecto
mapa_peru_gadm <- gadm(country = "PER", level = 1, path = tempdir()) %>% 
  st_as_sf() # Convertimos a formato 'sf' para que leaflet lo entienda fácil

# 2. PREPARAR TUS DATOS (Agrupando Lima)
data_para_mapa <- df_ind %>%
  filter(codigo %in% codigos_interes) %>%
  mutate(
    # Normalización para cruzar con el mapa de GADM
    REGION_MAPA = case_when(
      REGION %in% c("LIMA METROPOLITANA", "LIMA REGIÓN") ~ "LIMA",
      REGION == "SIN INFORMACIÓN" ~ NA_character_,
      TRUE ~ REGION
    )
  ) %>%
  filter(!is.na(REGION_MAPA)) %>%
  group_by(REGION_MAPA) %>%
  summarise(Pacientes = n_distinct(ID_paciente))

# 3. UNIR DATOS CON EL MAPA
# GADM trae los nombres en la columna 'NAME_1'
peru_mapa_final <- mapa_peru_gadm %>%
  mutate(name_upper = toupper(NAME_1)) %>% # Convertimos a mayúsculas para el cruce
  left_join(data_para_mapa, by = c("name_upper" = "REGION_MAPA"))

# 4. CREAR PALETA DE COLORES
paleta <- colorBin(
  palette = "YlOrRd", 
  domain = peru_mapa_final$Pacientes,
  bins = 5,
  na.color = "#bdc3c7"
)

# 5. GENERAR MAPA LEAFLET
leaflet(peru_mapa_final) %>%
  addProviderTiles(providers$CartoDB.Positron) %>% 
  setView(lng = -75, lat = -9, zoom = 5) %>%
  
  # Polígonos
  addPolygons(
    fillColor = ~paleta(Pacientes),
    weight = 1,
    opacity = 1,
    color = "white",
    dashArray = "3",
    fillOpacity = 0.7,
    
    # Efecto al pasar el mouse
    highlightOptions = highlightOptions(
      weight = 3,
      color = "#666",
      dashArray = "",
      fillOpacity = 0.7,
      bringToFront = TRUE),
    
    # Etiquetas
    label = ~paste0(NAME_1, ": ", format(Pacientes, big.mark=",", na.encode=FALSE)),
    popup = ~paste0(
      "<h4>", NAME_1, "</h4>",
      "<b>Pacientes Atendidos:</b> ", format(Pacientes, big.mark=",", na.encode=FALSE)
    )
  ) %>%
  
  # Leyenda
  addLegend(
    pal = paleta, 
    values = ~Pacientes, 
    opacity = 0.7, 
    title = "Pacientes",
    position = "bottomright"
  )

Code

# Tabla simple para descarga
data_export_coropletico <- data_para_mapa %>%
  arrange(desc(Pacientes)) %>%
  rename(Departamento = REGION_MAPA, Pacientes_Unicos = Pacientes)

make_download_table(data_export_coropletico, "Distribucion_Regional_Pacientes")

Footnotes

Etapas de vida:

Niño: Menor de 12 años, Adolescente: Entre 12 a 17 años, Adulto: Entre 18 a 59 años, Adulto mayor: 60 años a más.↩︎